大廠正在大模型戰場激戰，而騰訊卻認為不能操之過急。在百度、阿里、商湯等互聯網和人工智能廠商們發布大模型后，騰訊終于公布了其大模型進展，但與通用大模型不同的是，騰訊此次打算將自己擅長的事情做到極致。

6月19日，騰訊云在國家科技傳播中心召開行業大模型及智能應用技術峰會上，首次公布騰訊云行業大模型研發進展，依托騰訊云TI平臺打造行業大模型精選商店，為客戶提供MaaS一站式服務，助力客戶構建專屬大模型及智能應用。

騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生表示：“就模型而言，比起通用大模型，企業更需要針對具體行業的大模型，并結合企業自身的數據進行訓練和精調，以打造出更實用的智能服務。”

大模型掀起AI浪潮，行業參與者也在不斷探索其商業化可能性。騰訊云發現產業場景則是大模型的最佳練兵場。騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲認為，依托騰訊云的高性能計算、行業大模型能力，以及騰訊多年深耕產業互聯網積累的行業經驗，騰訊希望為客戶和伙伴，打造一站式的行業大模型精選商店，加速大模型在產業領域的創新實踐。

基于各個產業場景的多樣性和復雜程度，具體的行業大模型最終將展現出豐富的個性。騰訊MaaS服務也將催生出行業大模型生態。

大模型的普惠應用

大模型的發展，對數據和算力產生了巨大的挑戰，也加大了企業應用大模型的成本。AI新紀元下，比起通用大模型，企業更需要針對具體行業的大模型，并結合企業自身的數據進行訓練和精調，以打造出更實用的智能服務。企業對提供的專業服務要求高且容錯性低，因此使用的大模型必須具備可控、可追溯和可修正的特點，并經過反復充分地測試。

企業在應用大模型時，常常面臨計算資源少、數據質量差、投入成本高、專業經驗少等挑戰。對企業在大模型應用實踐的路徑探索，吳運聲表示，騰訊云將通過TI平臺，面向客戶全面輸出MaaS能力，可以滿足客戶模型預訓練、模型精調、智能應用開發等多樣化需求，讓客戶可根據自身業務場景需求，定制不同參數、不同規格的專屬模型。

此外，湯道生稱，大模型最終要在真實場景落地，要達到理想的服務效果，往往需要把企業自身的數據也用起來。因此，騰訊云推出了推出基于TI平臺的行業大模型精調解決方案。

據了解，騰訊云TI平臺行業大模型精調解決方案，具備完整大模型精調工具鏈，支持客戶加入自己獨有的場景數據，進行精調訓練，客戶可根據自身業務場景需求，定制不同參數、不同規格的專屬模型。

值得注意的是，騰訊云打造了一站式行業大模型精選商店，內置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、教育等多個行業場景。兼容支持多模型訓練任務，企業可以按需取用。

騰訊云以文旅場景為例進行現場演示：通過加入文旅行業垂直場景數據、接入文旅客戶API接口后，大模型不僅可以為用戶制訂細致的旅行攻略，提供非常人性化的服務體驗，也讓智能客服系統，實現服務商業化的閉環。未來，隨著更多高質量數據的增加，模型的精調效果還會更好。

目前，騰訊云已經攜手傳媒、文旅、金融、政務、教育等行業的頭部企業，在十余個行業探索了超50個行業大模型的應用解決方案。在此基礎上，企業不僅可以加入獨有的場景、數據，快速精調生成專屬模型；也可根據業務場景需求，按需定制不同參數、規格的模型服務。

湯道生認為，企業所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在100個場景中解決了70%-80%的問題。有行業針對性的行業大模型，對與企業智能化升級更具有普惠價值。

騰訊云MaaS加速行業大模型落地

與發布通用大模型產品相比，騰訊云則直接跨越至大模型的行業應用環節。主要是通用大模型的訓練數據主要來自公開數據集或網絡數據，對于特定行業的專業領域知識了解有限。此外，通用大語言模型的訓練需要大量計算資源和漫長的訓練周期，同時，安全和合規也是必要的考量因素。

從騰訊云MaaS全景圖可以看到，騰訊云加大了大模型基礎設施建設。

在技術底座方面，今年4月14日，騰訊云發布新一代HCC高性能計算集群，采用最新一代星星海自研服務器，搭載NVIDIA H800 TensorCoreGPU，基于自研網絡、存儲架構，帶來3.2T超高互聯帶寬、TB級吞吐能力和千萬級IOPS。實測結果顯示，新一代集群算力性能較前代提升3倍。

此外，騰訊云即將推出向量數據庫（Tencent Cloud VectorDB），源自騰訊集團每日處理千億次檢索的向量引擎（OLAMA），單索引支持10億級向量規模，更適用于AI運算、檢索，數據接入AI的效率也比傳統方案提升10倍。

在平臺層面，騰訊云TI平臺內置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、工業等多個行業場景，企業可以結合自身場景數據可按需定制精調，也可以根據自身需求開展多模型訓練任務，大幅降低大模型應用門檻。用戶也可以通過TI平臺以及模型的私有化部署、權限管控和數據加密等方式，讓企業用戶在打造模型與使用模型時都更放心。

同時，騰訊云TI平臺提供完善的大模型工具鏈，包括數據標注、訓練、評估、測試和部署等全套工具。同時，由TI-ACC升級的“太極Angel”提供更優的訓練和推理加速能力。在傳統CV、NLP算法模型的基礎上，新增了對大模型的訓練和推理加速能力，通過異步調度優化、顯存優化、計算優化等方式，相比行業常用方案性能提升30%+。

再次，TI平臺沉淀了從“業務分析、數據處理、大模型選擇”到“模型評測”的一體化完整方法論，同時支持MLOps的體系及工具，保障客戶需求的順利交付。

騰訊ToB新引擎

在騰訊一季度財報電話會上，騰訊公司總裁劉熾平就表示，騰訊對AI一直有所布局，AI 及大模型對于騰訊整個業務來說是一個增長的擴大器。如今，騰訊云MaaS將成為騰訊ToB業務的新增長極。

基于騰訊云MaaS的能力，騰訊的騰訊企點、騰訊會議、騰訊云AI代碼助手等三大SaaS應用全面智能升級。

新一代的騰訊企點智能客服，基于行業模型，結合客戶業務需求進行訓練與精調，客服機器人可以提供更精準、更詳細的回答，甚至調用業務系統來提供實時數據。對比上一代智能客服的機械回答，用戶體驗有很大的提升。

騰訊會議即將推出覆蓋會議全流程場景的智能小助手。通過簡單自然的會議指令，協助用戶進行日程安排、會管、會控等一系列操作。會后可以自動生成智能總結摘要，還能基于智能錄制的能力，幫助用戶高效回顧，提升用戶開會和信息流轉效率。值得注意的是，騰訊會議基于行業大模型的智能錄制功能，已經以付費的形式面向會員、商業版和企業版用戶全量開放。

新一代AI代碼助手，用AI加持來重塑開發體驗和團隊能力，讓開發者通過全新的人機協作，達到高效創作。AI代碼助手支持多種編程語言和主流開發框架、以及常用開發環境；覆蓋開發關鍵流程，包括溝通、編碼、排錯、評審和調優，高效承接機械性工作，釋放開發者時間和精力來專注代碼創作，實現開發全面加速。同時也可以基于正負反饋，不斷訓練調優代碼生成過程，實現工具持續改進。

不過，行業大模型需要“大模型”更懂行業，才能更易落地。未來要拓展更多行業大模型的應用時，行業生態不可避免。

在6月19日的發布會上，騰訊云聯合來自金融、文旅、傳媒、政務、教育等數十個行業的22家客戶正式啟動行業大模型共建合作，未來將依托騰訊云領先的行業大模型能力，構建垂直行業模型及應用。并攜手17家生態伙伴共同發起了“騰訊云行業大模型生態計劃”，致力于共同推進大模型在產業領域的創新和落地。

在行業大模型標準體系方面，騰訊云聯合中國信通院共同啟動了“行業大模型標準體系及能力架構”研究，該研究涵蓋模型行業能力、模型工程化性能、模型算力網絡、模型安全可靠等方面，未來將為行業大模型的建設和應用提供完備的能力和標準體系。

生態共建是AI發展的有效路徑。湯道生表示，“今天，我們再一次站在數字科技革命的奇點上，大模型只是開端，AI與產業的融合，將綻放出創造力的未來。”